人工智能与专家系统复习
人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)
一、填空题(40分)1.人工智能的主要学派:(1)符号主义:又称逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2)连接主义:又称仿生学派或生理学派,其原理主要是为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3)行为主义:又称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
2.人工智能三个基本问题:知识获取、知识推理、知识利用。
3.常用的知识表示方法包括:状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。
4.机器学习分为:监督学习、无监督学习、强化学习。
5.遗传算法基本操作分为:选择、交叉和变异。
6.产生式系统的构成分为:规则库、综合数据库和推理机。
7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为:初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及目标状态集合(G)。
8.可信度方法中,不精确推理规则的一般形式为:IF E THEN H (CF(H,E)),其中(CF(H,E))是该规则的可信度,称为可信度因子或规则强度。
(1)当证据E的可信度CF(E)的取值范围与CF(H,E)相同,即-1 ≤ CF(E)≤ 1;(2)当证据以某种程度为真时,CF(E) > 0(3)当证据肯定为真时,CF(E) = 1(4)当证据以某种程度为假时,CF(E) < 0(5)当证据肯定为假时,CF(E) = -1(6)当证据一无所知时,CF(E) = 09.用产生式方法表示张和李是同学关系:(classmate,Zhang,Li)10.模糊集合表示,例如有一组数据:85,90,82,70,98,模糊集合表示为:11.自然语言理解过程的层次有:语音分析、句词分析、语义分析。
12.人工生命研究实例有:人工脑、计算机病毒、计算机进程、细胞自动机、人工核苷酸。
13.计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。
人工智能与专家系统考试题A卷
人工智能与专家系统考试题(考试时间:90分钟,总分100分)一.单选题.(每题2分,共40分)1:下列哪个应用领域不属于人工智能应用?()A:人工神经网络 B:自动控制C:自然语言学习 D:专家系统2:下列关于人工智能的叙述不正确的有:()。
A:人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B:人工智能是科学技术发展的趋势。
C:因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D:人工智能有力地促进了社会的发展。
3:人工智能研究的一项基本内容是机器感知。
以下列举中的不属于机器感知的领域。
( )A:使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。
B:让机器具有理解文字的能力。
C:使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。
D:使机器具有听懂人类语言的能力4.盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的()方面.A:行为能力 B:感知能力C:思维能力 D:学习能力5: 根据下列选项来判断可以用指纹来鉴定的是:①证件②签字③照片④密码⑤钥匙⑥印签()A:①②B:①②③C:①②③④D:①②③④⑤⑥6 .能根据学生的特点、弱点和基础知识,以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和辅导的专家系统是:()A .解释专家系统B .调试专家系统C .监视专家系统D .教学专家系统7.用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是:()A .设计专家系统B .诊断专家系统C .预测专家系统D .规划专家系统8:自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的不是它要实现的目标。
( )A:理解别人讲的话。
B:对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C:欣赏音乐。
D:机器翻译。
9:能通过对过去和现在已知状况的分析,推断未来可能发生的情况的专家系统是:()A .修理专家系统B .预测专家系统C .调试专家系统D .规划专家系统10:现在的科技十分发达,警察破案大多数是通过指纹系统来辨认真凶,这是运用人工智能技术应用的()。
【2024版】人工智能导论复习
可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型:填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点:第一章:1.什么是人工智能?人工智能的三种观点分别是什么?2.实现人工智能的技术路线是哪四种?3.人工智能要研究的三个主要问题是什么?4.人工智能有哪些主要研究领域?第二章:1.什么是知识?何谓知识表示?2.用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3.产生式系统推理机的推理形式有哪三种?4.产生式系统一般由哪三个基本部分组成?5.用语义网络表示:“苹果树枝繁叶茂,上结了很多苹果,有大的,也有小的,有红的,也有绿的” 。
6.用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章:1.推理的含义是什么?2.应用归结原理求解下列问题:任何兄弟都有同一个父亲, John 和Peter 是兄弟,且 John 的父亲是 David ,问 Peter 的父亲是谁?第四章:1.可信度方法:例 4.1 ,例 4.22.主观 Bayes 方法:例 4.8 ,例 4.93.证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量?第五章:1.什么叫搜索?搜索的两层含义是什么?2.用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3.用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章:1.什么是机器学习?机器学习研究的目标是什么?研究机器学习的意义何在?2.机器学习有哪些主要学习策略?3.机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节?4.实例学习的含义是什么?它包含哪两个空间模型?对规则空间进行搜索的方法有几种?第七章:1.什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次?各层次的功能如何?2.对汉语语料库加工的方法是什么?汉语自动分词的方法有哪些?其难点何在?第八章:1.什么是专家系统?它有哪些基本特点?一般专家系统由哪些基本部分构成?2.知识获取的主要任务是什么?3.有哪几类专家系统开发工具?各有什么特点?第九章:1.解答 B-P 学习算法的流程图,并说明其优缺点。
人工智能期末复习材料
、选择填空。
1.智能:1956年智能作为个专业术语出现。
智能有以下点:AI(ArtificialIntelligence)1.智能具有感知能;2.智能具有记忆和思维能:记忆和思维是脑最重要的功能,记忆和思维需要同时具备,它们是由智能的根本原因;思维分为好种:逻辑思维,形象思维,以及顿悟思维;3.智能具有学习能,适应能及为能。
2.图灵1950年发表“计算机与智能”的论,章以“机器能思维吗?”开始,论述并提出了著名的“图灵测试”,以测试个计算机系统是否具有智能。
3.智能界主要由符号主义,为主义和连结主义等研究学派。
4.智能主要的研究领域(挑选5或6个认真看)1.专家系统2.模式识别3.机器学4.动定理证明5.博弈6.智能检索7.动程序设计 8.组合调度问题 9.软计算 10.分布式智能 11.数据挖掘5.智能研究的3个主要内容:知识的获取、知识的表和知识的运。
6.知识的描述:知识的某领域中所涉及的各有关的种符号表。
7.知识的特点:(1)相对正确性(2)不确定性(3)可表性(4)可利性8.知识的分类(1)事实性知识(2)过程性知识(3)为性知识(4)实例性知识(5)类性知识(6)元知识9.确定性和不确定性规则知识的产式表:确定性:P Q或者 if P then Q不确定性:P Q(可信度)或者 if P then Q(可信度)10.确定性和不确定性事实性知识的产式表:确定性事实性知识般使三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)不确定性事实性知识般使四元组(对象,属性,值,不确定度量值)或(关系,对象1,对象2,不确定度量值)11.产式系统通常由规则库、数据库、推理机这3个基本部分组成。
它们之间的关系可以表为12.规则库是专家系统的核。
数据库,称事实库。
13.产式系统推理机的推理式:正向推理,反向推理,双向推理和混合式推理。
个较常的槽名:(要会判断属于哪种槽)P46(1)ISA槽(2)AKO槽(3)Instance槽(4)Part-of槽15.语义络的基本语义联系(学会如何表各种关系,重点是类属关系)1.类属关系2.包含关系3.属性关系4.时间关系5.位置关系6.相近关系7.因果关系8.组成关系16类属关系:(1)AKO(A-Kind-of)表个事物是另个事物的种类型。
人工智能与专家系统-1(1)
表1-2、三种产品的边际贡献率
单位边际贡献 边际贡献率 销售额 销售比重
I型 7
20% 35000
35%
II 型 4
40% 15000
15%
III型 9
36% 50000
50%
单位:元
合计
— — 100000 100%
根据表1-2,计算加权平均边际贡献率和综合保本销
售额。
24
加权平均边际贡献率= 10 7 0 10 5 4 0 20 0 9 0 1% 0 0 3 0 % 1
因此,本例中三种产品的保本点分别为: I型产品保本销售额=50000×35%=17500元, I型产品保本销售量=17500÷35=500件;
26
II 型产品保本销售额 = 50000×15%=7500元, 保本销售量 = 7500÷10=750件;
III型产品保本销售额 = 50000×50%=25000元, 保本销售量 = 25000÷25=1000件。
方案二:采用高速公路运输,平均每吨每公里运 费为0.6元,损坏率为 2%,售出价格也为每吨2200 元;
19
考虑到还有加工等费用的存在,企业决定只有当销售 收入扣除原材料的采购成本和运输成本后的总收益超过 20000 元时才可以采购。在销售不成问题的情况下,该 企业是否应采购这批原材料?若采购,应采用哪种运输 方式?
100000
综合保本销售额=固定成本总额÷加权平均边际贡 献率=15500÷31%=50000(元)。
综合保本销售额确定后,可按各种产品的销售比 重和单位售价计算各产品的保本点:
某种产品保本销售额 = 各产品综合保本销售额 ×该种产品销售比重;
25
某种产品保本销售量 = 某种产品的保本销售额 ÷某种产品单位售价。
人工智能复习题及答案
⼈⼯智能复习题及答案⼀、填空:1.⼈⼯智能的研究途径有⼼理模拟、⽣理模拟和⾏为模拟。
2.任意列举⼈⼯智能的四个应⽤性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。
3.⼈⼯智能的基本技术包括表⽰、运算、搜索归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑是⼀种表达能⼒很强的形式语⾔,其真值的特点和命题逻辑的区别是(10)。
5.谓词逻辑中,重⾔式(tautlogy)的值是(11)。
6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。
7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=-1,则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。
8.谓词公式G是不可满⾜的,当且仅当对所有的解释(16)。
9.谓词公式与其⼦句集的关系是(17)。
10.利⽤归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成⽴。
11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (19)。
12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (20)。
13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21),δ·ε= (22)。
14.有⼦句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23)。
15.在归结原理中,⼏种常见的归结策略并且具有完备性的是(24),(25),(26)。
16.状态图启发式搜索算法的特点是(27)。
17.⼴度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是⼀个(28),深度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是⼀个(29)。
18.产⽣式系统有三部分组成(30),(31)和推理机。
其中推理可分为(32)和(33)。
19.专家系统的结构包含⼈机界⾯、(34),(35),(36),(37)和解释模块。
20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)=(38),CF(A1∧A2 )=(39),CF(A1∨A2 )= (40)。
人工智能复习资料
人工智能复习资料1.3什么是人工智能?它研究的目标是什么?从能力的角度:人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能。
从学科的角度:人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,去模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
目标:1)对智能行为有效解释的理论分析。
2)解释人类智能。
3)构造具有智能的人工制品。
1.8人工智能有哪些主要研究和应用领域?其中哪些是新的研究热点?机器思维、机器学习、机器感知、机器行为计算智能、分布智能、智能系统、人工心理与人工情感人工智能的典型应用:智能机器人、智能检索、智能游戏问题求解(下棋程序),逻辑推理与定理证明(四色定理证明),自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学(星际探索机器人),模式识别(手写识别,汽车牌照识别,指纹识别),机器视觉(机器装配,卫星图像处理),智能控制,智能检索,智能调度与指挥(汽车运输高度,列车编组指挥),系统与语言工具新的研究热点:分布式人工智能与Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析),人工生命1.9人工智能有未来发展有哪些值得思考和关注的重要问题?1.多学科交叉研究2.分布智能与社会智能研究3.集成智能研究4.智能网络研究5.认知计算与情感计算研究6.智能系统与智能服务2.2什么是知识表示?知识表示有哪些要求?知识表示是对知识的描述,即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。
要求:1)表示能力。
2)可利用性。
3)可组织性与可维护性。
4)可理解性与可实现性。
2.4什么是推理?它有哪些分类方法?推理是由具体事例归纳出一般规律,或者根据已有知识推出新的结论的思维过程。
分类方法:按推理的逻辑基础:演绎推理和归纳推理按知识的确定性:确定性推理和不确定性推理按推理的控制策略:推理策略和搜索理策略2.5推理中的控制策略包括哪几个方面的内容?主要解决哪些问题?推理的控制策略是指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策略解决推理方向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略等2.6什么是命题?什么是命题的真值?断言:一个陈述句称为一个断言.命题:具有真假意义的断言称为命题.命题的意义通常称为真值,它只有真、假两种情况。
人工智能与专家系统考试题A卷答案
人工智能与专家系统考试题A卷一.单选题。
(每题 2 分,共40 分)1—5 C C C B D 6—10 D D C B D11—15 A C C C A 16—20 D B B D B二.填空题。
(每空 1 分,共15 分)1. 研究、设计、应用、模拟、延伸2. 小型化、并行化、网络化、3. 符号主义,联结主义,行为主义4. 已知事实进行推理.5.知识库、全局数据库、推理机.三.判断题。
(每题1分,共5分)xxVxV四.名词解释。
(每题 5 分,共20分)1. 演绎推理是从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程,即由一般性知识推理适合于某一具体情况的结论。
2. 根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,从而构造一条代价较少的推理路线,使问题得到圆满解决的过程称为搜索。
3. 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统的结构包括:知识库、全局数据库、推理机、解释器、人机接口。
4. 人工神经网络是反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型,一个人工神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络, 用 以模拟人类进行知识的表示与存储以及利用知识进行推理的行 为。
五.解答题。
(每题10分,共20分)1.解首先定义下列谓词:COMPUTER (x)LLKE (砒)LOVE(xy)MAN (A ) 可用谓词公式把上述知识表示为:COMPUTER (Wang Lin) A -«LIKE(WangLin^ProgRining)(V^tMANW-LOVElA, Labour))表示丄是计算机系幕学生 表示x 專欢y 表示x 爱y2.解首先定义谓词:T(x+刃:?(是y的老师匚C(& y):掘与y是同班同学。
把提及待求解的问题表示成谓词公式:珂:T (Wang f Li)F2:C (Li r Zhang)F3: C V VyXV zXC (x.y)AT(z, x)— T(z ,y))G : -i(3 X)T(K.Zhan^)V ANSWER^ 把上述公式化为子句集g(1) T(Wang, Li)⑵ C (Li. Zhang)(3) -iCgyW「T(y)VTgy)(4)-n.T(u.Zh^ng)V ANS WER(u)应用归结原理进行归站,(5)-^C(Ii^VT(Wnngy)(1)-7(3)归结(6)CCLi.ZIung)VANSWER(Wang) (4)与15)归结<7) ANSWERCWang) (2)与(6)归结由ANSWER (Wang)得出小张的老师是王老师口上述归结过稈町用图二3所示的归结树表示°叽比窃壊口) -C(x h y)V -Ttz^JVTC^y)<C(Li r y)VT(Waiig t y) T(^Zhang) V ANS WER(u)-iC(LLZhang) V ANSTMiR(W^g) -iQLiyJiang}ANSXVTR(Wang)。
第4章 人工智能与智能控制理论——专家系统
• 对于给定的外部命令和任务,设法找到能完成该任务的子任务组合 • 将子任务的要求送到协调级
Uj
编译 输入 指令
机器推理 自顶向下
长期存储交换单元
机器规划 组织级
反馈
机器决策
规划 输出
协调级 YF
自底向上
最后对任务执行的结果进行 性能评价,并将评价结果逐 级向上反馈,同时对以前存 储的信息加以修改,起到机 器学习的作用。即完成推 理、规划、决策、学习和记 忆操作。
烹饪专家系统 包括的模块: 烹饪知识库模 块、烹饪数据 库模块、推理 模块、执行模 块及用户界面 模块,用户界 面模块
烹调设备包括: 控制系统、投料 机构逻辑控制系 统、出菜控制机 构、搅拌控制驱 动机构、锅具运 动机构、火候控 制系统以及上述 烹饪专家系统
大型复杂系统系统阶次高、子系统 互相关联、系统的评价目标多且目 标间又可能相互冲突等,常采用分 级递阶智能控制的形式。
组织级算法执行下列功能: 接收指令,并对它进行推理。推理表示把不同的本原活动和规则与所接收
的指令联系起来,并在概率上估计每个活动。 规划:对活动的操作。完成一规划所需的活动次序及插入的重复本原事
件。传递矩阵和传递概率用于排列动作次序和估算它们的总概率。 决策选择最有希望的规划。 用学习算法,由反馈实现对概率的更新(完成和估计每项任务之后)。 记忆交换,实现对储存在长时存储器内信息的更新。
Saridis提出的分级递阶智能控 制理论按照IPDI的原则分级管 理系统,它由组织级、协调 级、执行级三级组成的。
• 组织级代表控制系统的主导思想,并由人工智能起控制作用。根据贮存在 长期存储内的本原数据集合,组织器能够组织绝对动作、一般任务和规则 的序列。换句话说,组织器作为推理机的规则发生器,处理高层信息,用 于机器推理、规划、决策、学习(反馈)和记忆操作。
人工智能复习
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
3.2 状态空间的搜索方法
搜索的结果将获得一棵搜索树(P30), 搜索树 是由称为 open表和 closed表的两个表共同记载的: ① open表记载搜索过程中尚未考查的节点和 新生成的节点; ② open表支持按指定要求对表中节点排序; ③ 搜索算法每次循环时都将open表中的第一 个节点移送到 closed表的表尾; ④ closed表记载搜索过程中已被考查过的节 点。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
状态空间(P25):由问题的全部状态及一切可 用算符所构成的集合称为问题的状态空间,一般 用一个三元组表示: (S,F,G) 其中S是问题的所有初始状态构成的集合;F 是算符的集合;G是目标状态的集合。
状态空间的图示形式称为状态空间图。其 中,节点表示状态;有向边(弧)表示算符。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
3.2.2 启发式搜索算法
估价函数(P37) :f(x) = g(x) + h(x) 代价函数(P37) : g(x)为从初始节点到节点x已经实 际付出的代价 启发函数(P37) : h(x)是从节点x到目标节点的最优 路径的估计代价。 1局部择优搜索算法(P37) 2全局择优搜索算法(P38) 例3.4 (P39) 应用状态空间的全局择优搜索求解例 3.3的最短路径问题。 例3.5 (P41)五个城市之间的交通路线图如图3.13所 示,从城市A出发到城市E,且经过每个城市最多一次, 求从A到E的最小费用的解。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
3 有代价的宽度优先搜索(P32) 定义节点j的代价函数(P32)为: gj = gi + c(i, j) 4 有代价的深度优先搜索(P33)
人工智能与专家系统
人工智能与专家系统人工智能(Artificial Intelligence,)AI 是一门旨在模拟、延伸和扩展人类智能的学科,涉及机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识表示和推理等领域。
而专家系统(Expert System)则是人工智能的一个重要应用领域,它通过运用专家知识和推理技术,模拟人类专家的思维过程,解决具有专门知识领域的问题。
一、人工智能的发展与应用从最早的机器学习算法到如今的深度学习网络,人工智能技术已经取得了巨大的突破。
人工智能已广泛应用于自动驾驶、语音识别、图像识别、机器翻译等领域,成为当今科技发展的关键驱动力。
人工智能的快速发展使得专家系统在各个领域中有了更广泛的应用。
二、专家系统的基本原理与结构专家系统是一种模拟专家决策过程的计算机程序。
它由知识库、推理机和解释器三个主要部分组成。
知识库储存专家的知识和规则,推理机根据知识库中的知识和规则进行推理和决策,而解释器则负责解释推理结果并与用户进行交互。
三、专家系统在医疗领域的应用专家系统在医疗领域的应用十分广泛。
例如,利用专家系统可以帮助医生进行疾病诊断与治疗方案的选择,提高医疗效率和诊断准确性。
专家系统还可以用于监测患者的生理参数,实时预警并提供相应的治疗建议。
四、专家系统在金融领域的应用在金融领域,专家系统可以帮助投资人进行投资决策、风险评估和资产配置。
通过分析市场数据和行业动态,专家系统可以提供准确的投资建议,辅助投资人做出更明智的决策。
五、专家系统在工业制造中的应用专家系统在工业制造中的应用也非常广泛。
它可以通过分析生产数据和设备状态,实现智能化生产调度和故障预测。
借助专家系统,企业可以提高生产效率、降低生产成本,并实现工业制造的智能化转型。
六、专家系统的优势与挑战专家系统具有快速决策、高效率和可靠性等优势,可以有效提高工作效率和决策准确性。
然而,专家系统在知识获取、知识表示和知识更新等方面仍面临挑战。
由于领域知识的复杂性和不断变化,专家系统需要不断学习和更新知识,以保持其应用的准确性和可靠性。
人工智能与专家系统(一)2024
人工智能与专家系统(一)引言概述:人工智能(AI)和专家系统(ES)是现代科技领域中备受关注的热门话题。
AI与ES以其独特的方式对问题进行分析和解决,其应用涵盖了各个行业和领域。
本文将介绍人工智能与专家系统的基本概念和原理,并探讨它们在实际应用中的五个重要方面。
正文:一、人工智能的概念和特点1. 人工智能的定义和发展历程2. 人工智能的特点和主要应用领域3. 人工智能的智能表达和学习能力4. 人工智能的算法和技术方法5. 人工智能的优势和挑战二、专家系统的原理和构建方法1. 专家系统的基本原理和概念2. 专家系统的知识表示和推理机制3. 专家系统的知识获取和知识库构建4. 专家系统的规则引擎和推理引擎5. 专家系统的开发工具和平台选择三、人工智能与专家系统在医疗行业的应用1. 人工智能在疾病诊断和治疗方面的应用2. 专家系统在药物设计和医学研究中的应用3. 人工智能在医疗保健管理和健康监测中的应用4. 专家系统在医疗决策支持系统中的应用5. 人工智能与专家系统在医疗领域的前景和挑战四、人工智能与专家系统在智能交通领域的应用1. 人工智能在智能交通系统中的应用和作用2. 专家系统在交通信号优化和路况预测中的应用3. 人工智能与专家系统在车辆自动驾驶方面的应用4. 专家系统在交通管理和规划中的应用5. 人工智能与专家系统在智能交通领域的展望和挑战五、人工智能与专家系统在金融行业的应用1. 人工智能在金融风控和信用评估中的应用2. 专家系统在金融投资和交易决策中的应用3. 人工智能在反欺诈和网络安全中的应用4. 专家系统在金融市场预测和分析中的应用5. 人工智能与专家系统在金融行业的前景和挑战总结:人工智能和专家系统的应用领域正在不断扩大和深化,它们在医疗、交通和金融等行业中展示出了巨大的潜力。
然而,随着应用范围的扩大,诸如数据隐私、伦理道德等挑战也逐渐凸显出来。
因此,进一步深入研究和探索,不断完善和优化人工智能与专家系统,成为促进社会发展和改善人类生活质量的重要任务。
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统6-1什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点?专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
特点:(1)启发性专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策(2)透明性专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题,以便让用户能够了解推理过程,提高对专家系统的信赖感。
(3)灵活性专家系统能不断地增长知识,修改原有知识,不断更新。
优点:(1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。
(2)专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响,也不可能遗漏忘记。
(3)可以使专家的专长不受时间和空间的限制,以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。
(4)专家系统能促进各领域的发展,它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼,能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。
(5)专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力,它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。
(6)军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。
(7)专家系统的研制和应用,具有巨大的经济效益和社会效益。
(8)研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用,并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何?(1)知识库(knowledge base)知识库用于存储某领域专家系统的专门知识,包括事实、可行操作与规则等。
(2)综合数据库(global database)综合数据库又称全局数据库或总数据库,它用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据(信息),即被处理对象的一些当前事实。
《人工智能》-第6章 专家系统
知识库是问题求解所需要的领域知识的集合,包括基本事实、
6.2基于规则的专家系统
知识库 (规则) 工作存储器 (事实)
推理机
图6.5 基于规则的工作模型
中南大学 智能系统与智能软件研究所
22
6.2 基于规则的专家系统
基于规则的专家系统采用下列 模块来建立产生式系统的模型:
知识库 以一套规则建立人的长期存储器模型 工作存储器 建立人的短期存储器模型,存放问
中南大学 智能系统与智能软件研究所
10
6.1 专家系统概述
7. 控制专家系统 (expert system for control)
任务 自适应地管理一个受控对象或客体的全
面行为,使之满足预期要求 特点 控制专家系统具有解释、预报、诊断、 规划和执行等多种功能 例子 空中交通管制、商业管理、自主机器人 控制、作战管理、生产过程控制和生产质量 控制等
题事实和由规则激发而推断出的新事实 推理机 借助于把存放在工作存储器内的问题事 实和存放在知识库内的规则结合起来,建立人 的推理模型,以推断出新的信息
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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6.3 基于框架的专家系统
1. 面向目标编程与基于框架设计 基于框架的专家系统建立在框架的基础之上 基于框架的专家系统采用面向目标编程技 基于框架的设计和面向目标的编程共享许多 特征 在设计基于框架系统时,专家系统的设计者 们把目标叫做框架
中南大学 智能系统与智能软件研究所
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6.1 专家系统概述
2. 专家系统的建造步骤
问题知识化Fra bibliotek知识概念化
概念
形式化
再设计 结构 形式
规则化
规则
人工智能与专家系统总结
1.5 人工智能的主要研究领域
美 国 军 用 机 器 人 携 带 火 箭
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1.5 人工智能的主要研究领域
美 军 排 爆 机 器 人
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1.5人工智能的主要研究领域
美军投入伊拉克战场的排弹机器人
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1.5 人工智能的主要研究领域
美军投入伊拉克战场的可携带侦察机器人
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1.5 人工智能的主要研究领域
人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类 或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模 拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个 计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、 识别和理解周围环境的感知能力。
包括对文字、声音、图形、图像、人物和物体等进 行自动识别。
21
1.5 人工智能的主要研究领域
33
1.5 人工智能的主要研究领域
34
1.5 人工智能的主要研究领域
2007年9月26日,南京市青少年活动中心科技馆展 示大厅里,来自中国科技大学的15个仿人形机器人 表演舞蹈《千手观音》、体操表演和赵本山、范伟 的小品《卖拐》等三套拿手绝活,达到了我国表演 类机器人的最高水平。
这批人形机器人具有17个自由度,能够双足行走、 前进、后退、转弯、俯卧站立、翻转、鲤鱼打挺、 做俯卧撑、站立踢球射门、招手、拥抱,还可以打 太极拳、做广播体操、跳舞。用一种锂聚合物电池 给它们充电,充一次电可以演出20场。
2. 机器感知
机器感知:使机器(计算机)具有类似于人 的感知能力。以机器视觉(machine vision)与 机器听觉为主。
3. 机器思维 机器思维:对通过感知得来的外部信息及机器
内部的各种工作信息进行有目的地处理。
3
21.3机人器工感智知能研究的基本内容
人工智能与专家系统第三章
第二节 基本搜索策略
四、代价驱动搜索法 1、概念 •代价——从一个节点经过一条支路,转移到另一个节点所需要支付的时 间或费用等 •代价树——在问题树上标明代价所形成的赋值问题树 •代价驱动搜索法——根据“代价最小”原则,优选最小代价的搜索路径
第二节 基本搜索策略
2、代价驱动广度优先搜索法 •在广度优先法的基础上,令E(x)=C(x)——从初始节点到节点x所支付 的代价 •代价最小优先扩展 •择优比较在所有新生成的节点间进行
3、示例——重排九宫问题。用局部择优搜索法求解
283 164 75
初始状态
123 84 765
目标状态
解:
•定义生成器函数——纸牌移入空格的次序是从空格的左边开始,顺时针 方向移动,不允许斜向移动,不允许返回
•定义评价函数E(x)=h(x),节点x的格局与目标格局不符合的牌数
283
164 4 75
2、流程
第三节 启发式搜索
启动
S0放入OPEN表
是 OPEN表=NIL
否
取OPEN表中最前的节点N 放入CLOSED表冠以顺序n
失败
N=Sg
是 成功
否
否 N可扩展
是
扩展N,计算每个子节点的E(x), 按 E(x)大小将子节点依次放入OPEN表前面, 小的在前,为每个子节点配以指向N的返回指针
第三节 启发式搜索
75
83
5 214 765
7
8
9
10
11
12
283
23 23
28
283 283 283
6 714 184 184 143 145 164 164
65 765 765 765 76
人工智能与专家系统复习
人工智能与专家系统复习第一章【P1】1.1何谓人工智能?人类智能主要包括哪些能力?答:人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。
四种能力:认识和理解外界环境的能力;进行演绎和归纳推理、作出决策的能力;学习的能力;自适应的能力。
【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派?各学派的基本理论框架和研究方法有何不同?答:(1)符号主义学派的框架:知识是智能的基础,人工智能的核心问题是知识表示和知识推理,可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。
研究方法:功能模拟方法,力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。
(2)联接主义学派的框架:利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单位是神经元,由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。
研究方法:结构模拟。
(3)行为主义学派的框架:提出智能行为的“感知-动作模式”。
研究方法:行为模拟方法。
【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么?近期:建造智能计算机。
远期:研究人类智能和机器智能的基本原理,用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。
【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域?十条:定理证明;专家系统;机器学习;自然语言理解;智能检索;机器人学;自动程序设计;组合调度问题;模式识别;机器视觉。
第二章【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则:(1)P规则:在推理的任何步骤上都可引入前提;(2)T规则:在推理时,如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S,则可把S引入推理过程中;(3)CP规则:如果能从R和前提集合中推出S来,则可从前提集合推出R→S。
(4)反证法规则:P=>Q,当且仅当P∧┑Q<=>F。
即Q为P的逻辑结论,当且仅当P∧┑Q是不可满足的。
【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有主要哪些特点?答:谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识,也可以用来表示事物间确定的因果关系,即规则。
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人工智能与专家系统复习尹朝庆,尹皓中国水利水电出版社第一章【P1】1.1何谓人工智能?人类智能主要包括哪些能力?答:人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。
四种能力:认识和理解外界环境的能力;进行演绎和归纳推理、作出决策的能力;学习的能力;自适应的能力。
【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派?各学派的基本理论框架和研究方法有何不同?答:(1)符号主义学派的框架:知识是智能的基础,人工智能的核心问题是知识表示和知识推理,可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。
研究方法:功能模拟方法,力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。
(2)联接主义学派的框架:利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单位是神经元,由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。
研究方法:结构模拟。
(3)行为主义学派的框架:提出智能行为的“感知-动作模式”。
研究方法:行为模拟方法。
【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么?近期:建造智能计算机。
远期:研究人类智能和机器智能的基本原理,用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。
【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域?十条:定理证明;专家系统;机器学习;自然语言理解;智能检索;机器人学;自动程序设计;组合调度问题;模式识别;机器视觉。
第二章【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则:(1)P规则:在推理的任何步骤上都可引入前提;(2)T规则:在推理时,如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S,则可把S引入推理过程中;(3)CP规则:如果能从R和前提集合中推出S来,则可从前提集合推出R→S。
(4)反证法规则:P=>Q,当且仅当P∧┑Q<=>F。
即Q为P的逻辑结论,当且仅当P∧┑Q是不可满足的。
【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有主要哪些特点?答:谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识,也可以用来表示事物间确定的因果关系,即规则。
特点有:自然性,精确性,严密性,容易实现。
【P22】2.5产生式与谓词逻辑中的蕴含式有何异同点?答:基本形式有相同之处。
不同点是,通常可以把蕴含式看成是产生式的一种特殊情况,因为(1)蕴含式只能表示精确知识,其真值或者为真或者为假;而产生式不仅可以表示精确知识,也可以表示不精确知识。
(2)用产生式表示在知识的系统中,决定一条知识是否可用的方法是检查当前是否有已知事实可与前提中规定的条件匹配。
这种匹配可以是精确的,也可以是不精确的,但是谓词逻辑的蕴含式要求匹配是精确的。
【P28-29】2.9简述产生式表示法的主要优缺点。
答:优点:自然性;模块性;有效性;清晰性。
缺点:效率不高;不能表达具有结构性的知识。
【P29-30】2.13何谓框架知识表示?给出框架的一般表示形式。
框架知识表示:框架是描述对象属性的一种数据结构,在框架表示法中,框架被看成是知识表示的基本单位,不同的框架之间可以通过属性之间关系建立联系,从而构成框架网络。
框架的形式表示:<框架名>槽名1:侧面名11:侧面值11侧面名12:侧面值12..侧面名1n:侧面值1n..槽名k:侧面名k1:侧面值k1侧面名k2:侧面值k2..侧面名km:侧面值km【P38-39】2.15简述框架表示法的主要特点。
答:结构性,继承性。
【P49】2.20简述语义网络表示法的主要特点与局限性。
答:结构性,自然性局限性:非严格性,复杂。
【P53】2.25简述面向对象表示的主要特点。
答:封装性,模块性,继承性,易维护性。
第三章【P67】3.7何谓自然演绎推理?自然演绎推理的基本推理规则有哪些?请分别说明这些基本推理规则的一般形式。
答:从一组已知为真的事实出发,直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理。
基本推理规则为:P规则,T规则,假言推理,拒取式推理假言推理的一般形式:P,P→Q =>Q 它表示,由P及P→Q为真,可推出Q为真。
例如,由“如果x是金属,则x能导电”及“铜是金属”可推出“铜能导电”的结论。
拒取式推理的一般形式:P→Q,┑Q=>┑P 它表示,由P→Q为真及Q为假,可推出P为假。
例如由“如果下雨,则地上湿”及“地上不湿”可推出“没有下雨”的结论。
【P81-84】3.9归结原理的完备性的含义是什么?有哪些归结策略是完备的?答:若子句集是不可满足的,则一定可以归结出空子句。
完备的策略有:支持集策略,祖先过滤形策略,它们都是限制策略。
(归结反演策略分两大类,一类是删除策略,一类是限制策略)【P76-79】3.18相似例题见书。
【P76-79】3.19相似例题见书。
第四章【P95】4.1何谓搜索,盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么?答:根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,从而构造一条代价较小的推理路线,使问题得到解决的过程称为搜索。
盲目搜索:按预定的搜索方向进行搜索。
启发式搜索:在搜索中加入了与问题有关的启发性信息,用以指导搜索朝着最有希望的推理方向前进,加速问题求解过程并找到最优解。
【P98】4.3在与/或树中,何谓端节点?何谓终止节点?何谓可解节点?何谓解树?可以直接可解的子问题称为本原问题。
在与/或树中,没有子节点的节点称为端节点;本原问题所对应的节点称为终止节点。
在与/或树中,满足下列条件之一者,称为可解节点:(1)它是一个终止节点;(2)它是一个“或”节点,且其子节点至少有一个是可解节点;(3)它是一个“与”节点,且其子节点全部是可解节点。
由可解节点所构成的,并且由这些可解节点可推出初始节点(它对应于原始问题)为可解节点的子树称为解树。
在解树中一定包含初始节点。
【P109-110】4.5分别满足什么条件,深度优先搜索和代价树的深度优先搜索可看成是局部择优搜索的特例?先了解什么叫做估价函数。
用于估价节点重要性的函数叫做估价函数。
一般形式为f(x)=g(x)+h(x),其中g(x)为从初始节点S0到节点x已经实际付出的代价;h(x)是从节点x到目标节点S g的最优路径的估价代价,它体现了问题的启发性信息,其形式要根据问题的特性确定。
例如,它可以是节点x到目标节点的距离,也可以是节点x处于最优路径上的概率等。
h(x)称为启发函数。
实际上,在局部择优搜索中,若令f(x)=g(x),则局部择优搜索就成为代价树的深度优先搜索;若令f(x)=d(x),这里d(x)表示节点x的深度,则局部择优搜索就成为了深度优先搜索。
【P110】4.6分别满足什么条件,宽度优先搜索和代价树的宽度优先搜索可看成是全局择优搜索的特例?在全局择优搜索中,若令f(x)=g(x),则全局择优搜索就成为代价树的宽度优先搜索;若令f(x)=d(x),这里d(x)表示节点x的深度,则全局择优搜索就成为了宽度优先搜索。
第五章【P137-138】5.3画出专家系统一般的组成框图,说明各组成部分的主要功能。
(1)知识库,以某种存储结构存储领域专家的知识,包括事实和可行的操作与规则等。
(2)全局数据库,用于存储求解问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据。
(3)推理机,包含如何从知识库中选择规则的策略和当有多个可用规则时如何消解规则冲突的策略。
(4)解释器,用于向用户解释专家系统的行为。
(5)人机接口,是系统与用户对话的界面。
【P177】5.21简述知识获取一般应完成的工作内容。
抽取知识,知识转换,知识输入,知识检测。
【P190】5.28专家系统的生成工具可分为哪几类?试比较它们的特点。
(1)程序设计语言,开发专家系统最基本的工具。
(2)骨架系统,把一个成功的专家系统删去其特定领域知识而留下的系统框架。
缺乏通用性和灵活性,只适用于某一类特定的问题领域。
(3)知识工程语言。
专门用于构造和调试专家系统的通用程序设计语言。
比一般程序设计语言更为方便,比骨架系统更为灵活通用。
(4)专家系统开发环境,此乃集大成者。
第六章【P211-212】6.1证据的不确定性主要反映在哪些方面?规则的不确定性主要反映在哪些方面?答:六点,证据的歧义性,不完全性,不精确性,模糊性,可信性,随机性。
五点,构成规则前件的模式的不确定性,观察证据的不确定性,规则前件的证据组合的不确定性,规则本身的不确定性,规则结论的不确定性。
【P213-214】6.2何谓推理的不确定性?请简述不确定推理的不确定性测试的三种基本计算模式。
答:由于证据的不确定性和规则的不确定性在推理过程中的动态积累和传播从而导致推理结论的不确定性。
三种基本计算模式:(1)证据组合的不确定性测度计算模式;(2)并行规则的不确定性测度计算模式;(3)顺序(串行)规则的不确定性测度计算模式。
【P222-225】6.6相似例题见书。
3.18 设已知:(1)如果x是y的父亲,y是z的父亲,则x是z的祖父;(2)每个人都有一个父亲。
试用归结演绎推理证明:对于某人u,一定存在一个人v,v是u的祖父。
证明:先定义谓词FATHER(x,y):x是y的父亲GRANDFATHER(x,z):x是z的祖父已知:(x)()(z)(FATHER(x,y)∧FATHER(y,z)→GRANDFATHER(x,z))(s)(f)FATHER(f,s)证明:目标否定:(u)┐(v)GRANDFATHER(v,u)化为子句集:{┐GRANDFATHER(v,u)}事实子句集:┐(FATHER(x,y)∧FATHER(y,z))∨GRANDFATHER(x,z){┐FATHER(x,y)∨┐FATHER(y,z)∨GRANDFATHER(x,z),FATHER(f(s),s)}反演树证明:┐GRANDFATHER(v,u)┐FATHER(x,y)∨┐FATHER(y,z)∨GRANDFATHER(x,z){v/x,u/z}┐FATHER(v,y)∨┐FATHER(y,u)FATHER(f(s),s){f(y)/v,y/s}┐FATHER(y,u)FATHER(f(s),s){f(s)/y,s/u}NIL3.19 张某被盗,公安局派出五个侦察员去调查。
研究案情时,侦察员A 说“赵与钱中至少有一人作案”;侦察员B 说“钱与孙中至少有一人作案”;侦察员C 说“孙与李中至少有一人作案”;侦察员D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”;侦察员E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。
如果这五个侦察员的话都是可信的,试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
①A:赵钱至少一人THIEF(赵)∨THIEF(钱)B:钱孙至少一人THIEF(钱)∨THIEF(孙)C:孙李至少一人无关┐THIEF(孙)∨┐THIEF(李)D:赵孙至少一人无关┐THIEF(赵)∨┐THIEF(孙)E:钱李至少一人无关┐THIEF(钱)∨┐THIEF(李)┐THIEF(赵)∨┐THIEF(孙)THIEF(赵)∨THIEF(钱)┐THIEF(孙)∨THIEF(钱)THIEF(钱)∨THIEF(孙)THIEF(钱)┐THIEF(钱)∨┐THIEF(李)THIEF(钱)┐THIEF(李)②答:钱和孙是盗窃犯,赵和李不是。